Decision Tree

Pohon keputusan paling umum digunakan dalam pembelajaran mesin dan ilmu data. Mereka adalah algoritma yang populer untuk tugas klasifikasi dan regresi, dan sering digunakan dalam pemodelan prediktif. Pohon keputusan juga dapat digunakan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran yang mendalam, tetapi penggunaannya tidak tersebar luas di bidang -bidang ini.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan dari apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Decision Tree berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Decision Tree Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Decision Tree

Decision Tree atau Pohon Keputusan adalah salah satu metode dalam data mining yang digunakan untuk mengambil keputusan berdasarkan data yang ada. Decision Tree dapat digunakan untuk memprediksi hasil dari suatu keputusan dengan mengidentifikasi hubungan antara variabel input dan output. Decision Tree juga dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data dan mengidentifikasi pola dalam data.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Han, Kamber, dan Pei dalam bukunya yang berjudul “Data Mining: Concepts and Techniques”, Decision Tree adalah salah satu metode dalam data mining yang digunakan untuk membangun model prediksi berdasarkan data yang ada. Model prediksi tersebut berbentuk pohon keputusan yang terdiri dari node dan edge. Node merepresentasikan variabel input, sedangkan edge merepresentasikan hubungan antara variabel input dan output. Model prediksi tersebut dapat digunakan untuk memprediksi hasil dari suatu keputusan dengan mengikuti jalur yang ada pada pohon keputusan.

Fungsi Decision Tree

Decision Tree atau pohon keputusan adalah salah satu metode dalam data mining yang digunakan untuk mengambil keputusan berdasarkan data yang ada. Fungsi utama dari Decision Tree adalah untuk membantu pengambil keputusan dalam memilih alternatif terbaik dari beberapa pilihan yang ada. Decision Tree juga dapat digunakan untuk memprediksi hasil dari suatu keputusan yang diambil.

Contoh Decision Tree

Contoh penggunaan Decision Tree adalah dalam industri perbankan. Seorang bankir dapat menggunakan Decision Tree untuk menentukan apakah seorang pelamar kredit layak atau tidak untuk diberikan kredit. Decision Tree akan mempertimbangkan faktor-faktor seperti pendapatan, riwayat kredit, dan jumlah tanggungan keluarga untuk menentukan apakah pelamar kredit layak atau tidak. Contoh lain dari penggunaan Decision Tree adalah dalam bidang kesehatan, di mana Decision Tree dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala yang dialami oleh pasien.

Rumus atau Formula Decision Tree

Decision Tree adalah salah satu metode dalam machine learning yang digunakan untuk membuat model prediksi berdasarkan data yang diberikan. Rumus atau formula yang digunakan dalam Decision Tree adalah sebagai berikut:

Entropy:

Entropy adalah ukuran ketidakpastian atau keacakan dalam suatu sistem. Rumus Entropy adalah:

Entropy = -Σ p(x) log2 p(x)

di mana p(x) adalah probabilitas dari suatu kejadian x.

Information Gain:

Information Gain adalah ukuran perbedaan antara Entropy sebelum dan sesudah dilakukan pemisahan data pada suatu node. Rumus Information Gain adalah:

Information Gain = Entropy(sebelum) – Σ [p(x) * Entropy(setelah)]

di mana p(x) adalah probabilitas dari suatu kejadian x dan Entropy(setelah) adalah Entropy setelah dilakukan pemisahan data pada suatu node.

Gini Index:

Gini Index adalah ukuran ketidakmurnian atau ketidakseimbangan dalam suatu node. Rumus Gini Index adalah:

Gini Index = 1 – Σ (p(i)^2)

di mana p(i) adalah probabilitas dari suatu kelas i.

Simbol dalam Decision Tree:

1. Node: merepresentasikan suatu keputusan atau pemisahan data.

2. Branch: merepresentasikan suatu kondisi atau kriteria yang digunakan untuk memisahkan data pada suatu node.

3. Leaf: merepresentasikan suatu hasil atau output dari suatu keputusan atau pemisahan data.

Jenis Macam Arti Pohon Keputusan dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Decision Tree
Bahasa Indonesia Pohon Keputusan
Bahasa Jawa Wit Keputusan
Bahasa Sunda Kuburan Kaputusan
Bahasa Malaysia Pokok Keputusan

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Decision Tree serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Decision Tree:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Decision Tree.

Dalam dunia AI, Decision Tree merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi hasil berdasarkan serangkaian keputusan yang diambil. Metode ini sangat penting karena dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih efektif dan efisien. Decision Tree juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan antara variabel yang berbeda, sehingga dapat membantu dalam memahami data dengan lebih baik. Dengan menggunakan Decision Tree, pengguna dapat membuat keputusan yang lebih akurat dan dapat meningkatkan kinerja bisnis atau organisasi. Oleh karena itu, Decision Tree merupakan salah satu teknik yang sangat penting dalam dunia AI dan dapat memberikan manfaat yang besar bagi penggunaannya.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Decision Tree.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Decision Tree ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf D. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan May tahun 2024.

Tinggalkan Komentar